AutoX專門開發自主車輛的AI系統，包括實時感知和決策能力。它整合了先進的算法來解釋來自各種傳感器的數據，使車輛能夠在複雜的環境中導航。AutoX還強調安全特性，確保自動系統能在遵守交通法規的情況下做出明智的決定。它旨在通過為乘客和車隊操作員提供無縫、可靠、用戶友好的解決方案來增強整體駕駛體驗。

AI代理人Ida利用機器學習算法和數據分析為鑽井操作提供可操作的見解。通過處理來自各種來源（例如傳感器和現場報告）的大量數據，Ida識別模式，優化鑽井參數並預測設備故障。這使得團隊能夠做出基於數據的決策，從而提高效率，降低成本並提高現場安全性。

Luminar的AI代理利用先進的LiDAR技術和機器學習來提升車輛感知，精確識別障礙物，並改善安全的自動駕駛決策過程。該技術在傳感器整合中扮演重要角色，提供即時數據處理，確保車輛能有效导航於複雜環境中。這項技術使製造商能夠部署符合行業安全標準的自動化系統，同時優化性能。

multiagent-golang提供了一個結構化的方法來建立Go中的多代理系統。它引入一個Agent抽象，每個代理可以配備不同的感測器來感知環境，以及執行器來採取行動。代理使用Go例程並通過專屬的訊息通道同時執行並溝通。框架還包含一個環境模擬層，用於處理事件、管理代理生命週期及追蹤狀態變化。開發者可以輕鬆擴展或自訂代理行為、配置模擬參數，並整合額外模組做日誌記錄或分析。它簡化了可擴展並行模擬的創建，適用於研究與原型設計。

RoboCup Rescue Agent Simulation是一個開源框架，模擬多個AI驅動的代理在城市災害環境中合作，尋找並拯救受害者。它提供導航、地圖、通信及感測器整合介面。用戶可撰寫自訂的代理策略、執行批次實驗及視覺化代理表現指標。平台支持場景配置、日誌記錄與結果分析，加速多代理系統及災難反應算法的研究。